एम-डैश एक AI फिंगरप्रिंट के रूप में? कांग्रेसनल प्रेस रिलीज़ ने 2025 में अपने उपयोग को दोगुना कर दिया
AI-सहायता प्राप्त लेखन एक व्यापक रूप से चर्चित “फिंगरप्रिंट” छोड़ता है: एम-डैश। एक पूर्व-पंजीकृत अध्ययन ने 2021 से 2025 तक अमेरिकी कांग्रेस कार्यालयों द्वारा प्रकाशित 140,000 से अधिक प्रेस विज्ञप्तियों का विश्लेषण किया और पाया कि बिना स्पेस वाले एम-डैश का घनत्व 2025 में तेजी से बढ़ा, जो चार साल के आधार रेखा से दोगुना से अधिक हो गया, जो आधिकारिक लेखन में बड़े भाषा मॉडल (LLM) के प्रवेश का मात्रात्मक प्रमाण प्रदान करता है।
- अध्ययन ने 480 हाउस और सीनेट कार्यालयों से 146,239 कांग्रेसी प्रेस विज्ञप्तियों का विश्लेषण किया (2021-2025)
- बिना स्पेस वाले एम-डैश का घनत्व 2021-2024 तक 0.10-0.12 प्रति 1,000 वर्ण रहा, फिर 2025 में बढ़कर 0.217 हो गया, जो आधार रेखा से दोगुना से अधिक है
- अमेरिकी प्रेस लेखन स्पेस वाले डैश के साथ AP शैली का पालन करता है, जिससे बिना स्पेस वाला रूप LLM-सहायता प्राप्त पाठ का मार्कर बन जाता है
- पूर्व-पंजीकृत अध्ययन सार्वजनिक डेटा के साथ पुनरुत्पादनीय है
एम-डैश AI फिंगरप्रिंट क्यों है?
बड़े भाषा मॉडल अपनी सहायता से लिखे गए पाठ में सूक्ष्म शैलीगत निशान छोड़ते हैं, और सबसे अधिक चर्चित है एम-डैश (यूनिकोड U+2014), विशेष रूप से बिना स्पेस वाला रूप word—word। टाइपसेट अंग्रेजी गद्य में, बिना स्पेस वाला एम-डैश सामान्य है, लेकिन अमेरिकी प्रेस लेखन AP शैली का पालन करता है, जो स्पेस वाले डैश की मांग करती है। इसलिए जब कोई आधिकारिक अमेरिकी प्रेस विज्ञप्ति बिना स्पेस वाले एम-डैश से भरी होती है, तो यह काफी स्पष्ट संकेत है कि AI ने इसे लिखने में मदद की।
डेटा: 2025 में अचानक दोगुना होना
एक पूर्व-पंजीकृत डिज़ाइन (OSF: 10.17605/OSF.IO/U5NEY) का उपयोग करते हुए, अध्ययन ने ओपन कांग्रेस-प्रेस डेटासेट के माध्यम से 480 कांग्रेसी कार्यालयों से 146,239 विज्ञप्तियां लीं, साफ किए गए पाठ के प्रति 1,000 वर्णों में बिना स्पेस वाले गद्य-रूप एम-डैश के घनत्व को मापा, पॉइसन/नेगेटिव-बाइनोमियल मॉडल, एक लंबाई ऑफसेट और कार्यालय द्वारा क्लस्टरिंग के साथ। परिणाम दिखाते हैं कि घनत्व 2021-2024 तक 0.10-0.12 प्रति 1,000 वर्ण रहा, फिर 2025 में बढ़कर 0.217 हो गया, जो आधार रेखा से दोगुना से अधिक है; ऐसे एम-डैश वाली विज्ञप्तियों का हिस्सा भी बढ़ा।
तकनीकी लेखन के लिए इसका क्या अर्थ है
इसका महत्व राजनीतिक संचार से परे है: यह पता लगाने के लिए एक मात्रात्मक विधि प्रदान करता है कि LLM-सहायता प्राप्त लेखन बड़े पाठ कोषों में कितनी गहराई से प्रवेश कर चुका है। तकनीकी मीडिया के लिए यह बहुत करीब से छूता है। कई समाचार कक्ष, हमारे सहित, शैली गाइड में स्पष्ट रूप से एम-डैश पर प्रतिबंध लगाते हैं, ठीक इसलिए क्योंकि यह सबसे दृश्यमान AI लेखन आदत है। जब एक शैलीगत प्राथमिकता एक मापने योग्य वैज्ञानिक संकेतक बन जाती है, तो हमें एक वस्तुनिष्ठ पैमाना मिलता है कि AI लेखन कितना व्यापक हो गया है।
